Que fait almagest-survey ?
Compétences Claude pour des revues de littérature automatisées : corpus vérifiés, métriques honnêtes, figures minimales, et un court rapport PDF de l'état de l'art.
Compétences Claude pour des revues de littérature automatisées : corpus vérifiés, métriques honnêtes, figures minimales et un court rapport PDF de l'état de l'art.
Le skill DanieleMosh/almagest-survey est conçu pour les agents IA comme Claude Code, Cursor ou Codex, permettant de générer automatiquement des revues de littérature académique. Il se concentre sur la création de corpus vérifiés (à partir de sources fiables comme Google Scholar ou PubMed), l'extraction de métriques honnêtes (sans fabrication de données), la production de figures minimales (par exemple des diagrammes de tendance ou des tableaux comparatifs), et la compilation d'un court rapport PDF structuré de l'état de l'art. Ce skill est utile pour les chercheurs, étudiants ou développeurs qui souhaitent synthétiser rapidement un domaine scientifique sans biais ni surcharge visuelle. Il fonctionne en analysant des requêtes utilisateur, en recherchant des publications pertinentes, en résumant leurs contributions et en générant un document final au format PDF.
npx skills add DanieleMosh/almagest-surveyInstalled? Explore more Recherche et analyse de données skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Compétences Claude pour des revues de littérature automatisées : corpus vérifiés, métriques honnêtes, figures minimales, et un court rapport PDF de l'état de l'art.
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.